- Góc nhìn toàn diện về ngành nghề
- Bộ kỹ năng "Hành trang sự nghiệp" của một DE
- Lộ trình học và phát triển cho người mới bắt đầu

Data Engineering Fundamentals

BỘ TÀI LIỆU CHUYÊN MÔN DÀNH CHO DEV, DA VÀ NGƯỜI TRÁI NGÀNH

Tìm hiểu ngay

DATA ENGINEER LÀ AI?

Data Engineer là một trong những vị trí quan trọng trong lĩnh vực Công nghệ Dữ liệu (Data).
Vai trò của họ tập trung vào việc thiết kế, xây dựng, quản lý và tối ưu hóa hệ thống dữ liệu, giúp tổ chức/doanh nghiệp thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả.
Họ là người tạo nền tảng cho các Data Analyst và Data Scientist khai thác dữ liệu nhằm đưa ra các phân tích, dự đoán và quyết định chiến lược.

Data Engineer - Data Analyst - Data Scientist
Tam trụ của hệ sinh thái dữ liệu

Thị trường Data Engineer có thực sự tiềm năng?

Ngành nghề có tốc độ phát triển nhanh nhất trong lĩnh vực IT

Nguồn: Dice (Tech Job Report)

Top 7 công việc được tuyển dụng mạnh mẽ nhất trong ngành CNTT năm 2024    

Nguồn: Vietnamwork (IT Report 2024 - 2025)

Top 5 vị trí được Doanh nghiệp lên kế hoạch tuyển dụng trong năm 2025

Nguồn: Vietnamwork (IT Report 2024 - 2025)

Mức lương trung bình hấp dẫn thể hiện sức nóng của thị trường    

Nguồn: Careerviet (Vietnam Salary 2024)

Data Engineer đang được tuyển dụng trong những lĩnh vực nào?

E-commerce

Tracking hành vi mua hàng

Banking

Quản lý bảo mật, phát hiện gian lận

Marketing

Đề xuất gợi ý trong thời gian thực

Data Engineer - "Miền đất" đầy tiềm năng để chinh phục và bứt phá

Tìm hiểu lộ trình học cho người mới

Data Engineer cần trang bị những kiến thức cốt lõi nào?

Ngôn ngữ lập trình & công cụ nền tảng 

Hệ thống lưu trữ & Cloud 

- Data Warehouse: Snowflake, BigQuery, Redshift.
- Data Lake: AWS S3, Azure Data Lake, Delta Lake.
- Cloud Platforms: AWS, Azure, GCP

Xử lý dữ liệu lớn 

Pipeline dữ liệu 

BỘ CÔNG CỤ PHỔ BIẾN DATA ENGINEER CẦN BIẾT

Ngôn ngữ lập trình & Truy vấn

→ xử lý dữ liệu, viết pipeline, automation.

→ ngôn ngữ truy vấn cơ bản cho DE

Cơ sở dữ liệu

RDBMS:

NoSQL

NewSQL/Analytics DB:

Xử lý dữ liệu (ETL)

ETL/Workflow Orchestration

Streaming Processing

Cloud & DevOps cho Data  

Cloud & DevOps cho Data

HỆ THỐNG KIẾN THỨC BỔ TRỢ

Ngôn ngữ lập trình & Truy vấn

Linux/Unix cơ bản: shell scripting, cronjob, quản lý file/permission.
Networking căn bản: HTTP/HTTPS, TCP/IP, REST API, gRPC → để hiểu cách dữ liệu di chuyển.

Data Governance & Security

Luật an toàn dữ liệu

DevOps for Data

CI/CD, container hóa, Github

Kỹ năng mềm

Giao tiếp với DA/DS, viết tài liệu kỹ thuật.

Tích hợp AI - Kiến thức cho DE thời 5.0

AI cho ETL/ELT:
sử dụng LLM để sinh code SQL, Python ETL tự động  

Data Quality bằng AI: anomaly detection, auto profiling 

AI Agent cho DataOps:
xây dựng chatbot nội bộ (chat với database)  

LỘ TRÌNH NGHỀ NGHIỆP & CƠ HỘI PHÁT TRIỂN CHO DE Ở VIỆT NAM

Cơ hội phát triển theo chiều ngang, đa nghề

Analytics Engineer

Machine Learning Engineer / MLOps Engineer

Data Scientist

Cloud Data Engineer / Platform Engineer

Solution Architect / Tech Lead

Các cấp bậc phát triển sự nghiệp DE

Junior

Mid-level

Senior

Lead Data Engineer / Data Architect

Head of Data / Chief Data Officer

Bạn có phải người phù hợp với Data Engineer?

Tôi yêu thích làm việc với dữ liệu, con số và logic hơn là các công việc thuần sáng tạo.
Tôi có khả năng kiên nhẫn, tỉ mỉ và thích giải quyết vấn đề theo bước logic, tuần tự.
Tôi có hứng thú hoặc sẵn sàng học các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, SQL, Java, Scala.
Tôi thích làm việc với hệ thống, quy trình và dữ liệu lớn (Big Data) thay vì các tác vụ ngắn hạn.
Tôi thích công việc hậu trường, đảm bảo hệ thống dữ liệu chạy ổn định – hiệu quả, dù ít được “hào nhoáng”.
Tôi cảm thấy thoải mái khi học và sử dụng các công cụ mới về công nghệ, cơ sở dữ liệu, nền tảng đám mây.
Tôi có khả năng tự học, chủ động và không ngại xử lý vấn đề kỹ thuật phức tạp.
Tôi có tư duy phân tích và cấu trúc hóa dữ liệu, thích tìm quy luật và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu.
Tôi muốn phát triển nghề nghiệp gắn với ngành dữ liệu, AI, hệ thống phân tích và công nghệ tương lai.
Tôi muốn một nghề ổn định, nhu cầu cao, thu nhập cạnh tranh trong thời đại AI & Big Data.
Nếu bạn tích trên 7 câu thì bạn có đầy đủ tố chất phù hợp để trở thành Data Engineer rồi đó!

Lộ trình học Data Engineer cho người có nền tảng công nghệ được thiết kế toàn diện, bám sát nhu cầu thực tế của thị trường, giúp bạn xây dựng một nền tảng vững chắc trong lĩnh vực Kỹ thuật Dữ liệu. Lộ trình không chỉ tập trung vào việc truyền đạt lý thuyết mà còn đặc biệt chú trọng thực hành, với các dự án thực tế xuyên suốt chương trình. 
Bạn sẽ bắt đầu từ những kiến thức lập trình Python và SQL, tiến tới làm chủ các công cụ Big Data cốt lõi để xử lý và luân chuyển dữ liệu khổng lồ. Đặc biệt, khóa học sẽ đưa bạn đến với thế giới Cloud Data Engineering, nơi bạn học cách triển khai và quản lý hệ thống dữ liệu trên các nền tảng hàng đầu như AWS hoặc GCP. 
Kết thúc lộ trình, bạn sẽ có đủ kỹ năng để tự tin thiết kế, xây dựng và vận hành các Data Pipeline phức tạp, sẵn sàng trở thành một Kỹ sư Dữ liệu đầy năng lực.

LỘ TRÌNH HỌC DATA ENGINEER CHI TIẾT

Tổng quan kỳ học: Kỳ học này tập trung vào:
- Thiết kế và vận hành pipeline ETL/ELT chuyên nghiệp cho hệ thống dữ liệu lớn.
- Học viên sẽ tiếp cận và thực hành với data warehouse, data mart, data modeling (ERD, star schema) và công cụ hiện đại như PostgreSQL, MongoDB, Apache Airflow, dbt, PySpark và Kafka.
- GenAI được sử dụng để sinh DAG Airflow, kiểm thử DBT model, tự động hóa tài liệu hóa và tăng tốc quá trình xây dựng pipeline.
Buổi 1: Giới thiệu về cơ sở dữ liệu & PostgreSQL  
Buổi 2 - 6: Các kỹ thuật làm việc với cơ sở dữ liệu 
Buổi 7: Truy vấn nâng cao  
Buổi 8: Tối ưu hiệu suất truy vấn  
Buổi 9: Kết nối Python với PostgreSQL  
Buổi 10: Tổng hợp các thao tác – ETL  
Buổi 11: Tự động hóa với Apache Airflow  
Buổi 12: Xây dựng pipeline ETL tự động   
Buổi 13-16: Xây dựng sản phẩm cuối khoá và thuyết trình 
2 tháng tiếp theo: Data Processing & Automation
Tổng quan kỳ học: Kỳ học đầu tiên tập trung giúp học viên:
- Làm chủ các kỹ năng lập trình nền tảng bằng Python
- Tổ chức và xử lý dữ liệu với Pandas
- Xây dựng web server đơn giản với Flask và kết nối hiển thị dữ liệu trên giao diện web client.
Học viên sẽ được tiếp cận với tư duy thiết kế hệ thống phía backend – frontend cho ứng dụng dữ liệu và sử dụng GenAI để hỗ trợ tạo giao diện. 
Buổi 1 - 6: Lập trình Python trong Data Engineer                
Buổi 7: Khởi tạo Server cơ bản với Flask                
Buổi 8: Nâng cấp API Web Server                
Buổi 9: Tạo ứng dụng Web Client                
Buổi 10: Trực quan hoá dữ liệu                
Buổi 11: Public ứng dụng với Ngrok - Github        
Buổi 12: Xây dựng web app phân tích dữ liệu                 
Buổi 13-16: Xây dựng sản phẩm cuối khoá và thuyết trình
2 tháng đầu tiên: Python for Data Engineer
Tổng quan kỳ học: Kỳ học cuối cùng đưa học viên
- Tiếp cận và triển khai các kiến trúc dữ liệu hiện đại trên Cloud, bao gồm data lake, data warehouse, và hệ thống data pipeline automation.
- Học viên làm việc trực tiếp với các dịch vụ AWS như S3, Glue, Lambda, cùng với, Docker và GitHub Actions để thiết lập hạ tầng và CI/CD.
- GenAI đóng vai trò hỗ trợ sinh script, tài liệu, quy trình tự động hóa triển khai, giúp học viên không chỉ hiểu cách làm mà còn làm được một cách tối ưu.
Buổi 1: Apache Spark (PySpark)  
Buổi 2: Apache Hadoop & HDFS  
Buổi 3: Data Warehouse Design  
Buổi 4: MongoDB cơ bản & PyMongo  
Buổi 5: MongoDB Aggregation Pipeline  
Buổi 6: MongoDB Data Modeling  
Buổi 7: Data Lake trên AWS S3  
Buổi 8: Thiết kế kiến trúc ETL Cloud  
Buổi 9: Visualize & Kiểm tra dữ liệu trên Cloud  
Buổi 10: Docker – Đóng gói pipeline ETL  
Buổi 11: CI/CD với GitHub Actions  
Buổi 12: Xây dựng Cloud DataOps System với sự hỗ trợ của GenAi  
Buổi 13-16: Xây dựng sản phẩm cuối khoá và thuyết trình
2 tháng cuối: Cloud-Based Data Engineering & Deployment

Đặt lịch tư vấn

FAQs

Cùng MindX xây dựng sự nghiệp Data Engineer ngay hôm nay!

ĐĂNG KÝ NGAY

Không cần giỏi toán như Data Scientist.
Chủ yếu cần tư duy logic, hiểu cấu trúc dữ liệu, hệ thống.
Toán chỉ dừng ở mức cơ bản (xác suất, thống kê đơn giản).
=> Nếu bạn không mạnh toán, vẫn có thể học và làm DE tốt.
DE cần giỏi toán không?
SQL: để truy vấn dữ liệu.
Python: ngôn ngữ phổ biến để xử lý dữ liệu.
Database: hiểu cách lưu trữ, quản lý dữ liệu.
Sau đó học ETL (pipeline) và Cloud (AWS/GCP/Azure).
Người mới học Data Engineer bắt đầu từ đâu?
Có, nhưng chủ yếu để:
- Đọc tài liệu kỹ thuật, blog, docs chính thức (thường chỉ có tiếng Anh).
- Tra cứu lỗi, hỏi trên Stack Overflow.

Không cần tiếng Anh giao tiếp quá cao, chỉ cần đọc hiểu ổn.
DE có cần giỏi tiếng Anh không?
Có. Nhiều người chuyển ngành từ Toán, Kinh tế, Quản trị, Marketing.
Cần học lại kỹ năng nền: SQL, Python, database, tư duy hệ thống.
Đi từ Data Analyst → Data Engineer là con đường khả thi cho người trái ngành.
Người không học CNTT có làm được không?
Không bắt buộc cho người mới.
ML là lĩnh vực của Data Scientist.
Tuy nhiên, DE cần biết cách chuẩn bị dữ liệu cho ML (feature engineering, pipeline).
DE có cần biết Machine Learning không?
Rất bền vững.
AI/LLM chỉ thông minh khi có dữ liệu đúng – đủ – kịp thời. Data Engineer chính là người xây dựng hệ thống để cung cấp dữ liệu đó.
Theo Data Engineer Academy, nhu cầu DE còn tăng mạnh hơn cả Data Scientist trong 2025 trở đi.
Ngành này có bền vững không, có dễ bị AI thay thế không?

WHY MINDX?

ĐỐI TÁC CỦA BỘ GD&ĐT

TRONG CHƯƠNG TRÌNH HỖ TRỢ SINH VIÊN KHỞI NGHIỆP

THAM GIA NGAY CÙNG CHÚNG MÌNH

50,000+
HỌC VIÊN

ĐÃ TỐT NGHIỆP

300+ ĐỐI TÁC DOANH NGHIỆP

3 MIỀN BẮC - TRUNG - NAM

40+ 
CƠ SỞ ĐÀO TẠO

CÓ VIỆC LÀM ỔN ĐỊNH SAU KHI TỐT NGHIỆP

96% HỌC VIÊN